Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
16
VOmatematyce,złożonościiżyciu
znaćiodpowiednioskojarzyć.Twórcyhipotezy,gdysi
ę
otymdo-
wiedzieli,bylibardzoniezadowolenizsamychsiebie.Okazałosi
ę
bowiem,żegdybywiedzielicoświ
ę
cejodyskrepancji,tobytejhi-
potezyniestawiali.Zwi
ą
zekpomi
ę
dzydyskrepancj
ą
izłożoności
ą
okazałsi
ę
potemszaleniepłodny.Odtamtegoczasuzacz
ą
łemsi
ę
zajmowaćmi
ę
dzyinnymimetodamizwi
ą
zanymizdyskrepancj
ą
imetodamiquasi-MonteCarlo,czyliQMC.Wci
ą
guwielulat
zawi
ą
zaliśmyiutrwaliliśmyzwi
ą
zkitowarzyskie,przyjacielskie
izawodowezbardzosilnągrupąQMC.
LP:Twojewynikizostałyzauważonemiędzyinnymiprzezosobyzaj-
mującesięmatematykąfinansową.
HW:
Rzeczywiście.Wkrótcepotemnapisałemprac
ę
onumerycz-
nymcałkowaniuidyskrepancji,któranabrałapewnegorozgłosu.
Finansiścij
ą
przeczytaliicosi
ę
okazało?Wtedyznalitylkometod
ę
MonteCarlo(MC)iużywalijejdoswoichobliczeń.Inagledowie-
dzielisi
ę
,żeistniej
ą
równieżmetodyopartenaminimalizowaniu
dyskrepancji,czylimetodyQMC.Ponieważmożnajestosunkowo
łatwozaprogramować,zacz
ę
liichużywaćbezsprawdzeniazało-
żeń.Założeniatebyłyistotne,ponieważichproblemyfinansowe
niebyłyodpowiednioregularne.Tymsi
ę
jednaknieprzejmo-
wali.Wkrótcepojawiłysi
ę
raportyobardzodobrychwynikach.
Dzwonilidomnieimówili,żemilionowikrokówMCodpowiadało
jedynietysi
ą
ckrokówQMC.Pocz
ą
tkowoimniewierzyłem,jednak
przekonywalimnie,żeichwynikis
ą
prawidłowe.Wtedyzacz
ą
łem
si
ę
nadtymzastanawiaćipytać,dlaczegotakjest.Wkrótcete-
stowaniemproblemówfinansowychzaj
ą
łsi
ę
równieżSpassimir
Paskov,którybyłdoktorantemJoegoTraubaimoimnaColumbii.
WszystkietestypotwierdzaływyższośćQMCnadMC.Pokilku
latachzaoowocowałotopakietemprogramówFINDERautorstwa
AnargyrosaPapageorgiou.
Tobyłpocz
ą
tektractability,czylibadania,jaknaprawd
ę
liczba
zmiennychzadaniawpływanajegozłożoność.Terazrozumiemy
jużznacznielepiej,dlaczegoQMCdobrzedziała,chociażwci
ą
ż
jestwieleotwartychpytań.
LP:Otymioinnychsprawachbędziemymówilibardziejszczegółowo
wdalszejczęścinaszejrozmowy.
